# Imagen base Python
FROM python:3.11-slim

# Por defecto construimos para CUDA 12.1 (cu121)
# Si alguna vez quisieras CPU, pásale: --build-arg TORCH_CUDA=cpu
ARG TORCH_CUDA=cu121

WORKDIR /app

# Paquetes nativos necesarios
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    libpq-dev \
    gcc \
    git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Requerimientos
COPY requirements.txt .

# Actualiza pip y herramientas base
RUN python -m pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel

# Instala PyTorch con el runtime CUDA 12.1 (o CPU si TORCH_CUDA=cpu)
RUN if [ "$TORCH_CUDA" = "cu121" ]; then \
      pip install --no-cache-dir --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 \
        torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1; \
    else \
      pip install --no-cache-dir \
        torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1; \
    fi

# Instala el resto de dependencias de tu app
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# spaCy + modelo español (para el NER que quieres después)
RUN pip install --no-cache-dir "spacy>=3.7,<4.0" \
 && python -m spacy download es_core_news_md

# Copia el código
COPY . .

# (Opcional) descarga recursos NLTK si tu app los usa; si no, déjalo como no-op
RUN python download_models.py || true

# Puerto que usará gunicorn en el servicio web
EXPOSE 8000

# El CMD lo define docker-compose